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GGUF量化：高效大模型推理

gguf-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
403
本指南深入介绍GGUF格式和模型量化技术，旨在实现大语言模型（LLM）在消费级硬件上的高效推理。通过采用GGUF标准格式和K-quant方法进行模型压缩，可以显著降低内存和硬件要求，使开发者能够在Apple Silicon、CPU或边缘设备上部署高性能AI应用。
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GPTQ LLM 量化指南

gptq
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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GPTQ 提供后训练 4 位量化，可在 RTX 4090/3090 等消费级 GPU 上将大模型压缩至 1/4 内存并加速推理，同时维持低于 2% 的困惑度损失，适合部署和 QLoRA 微调。
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半二次量化方案

hqq-quantization
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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提供无需校准数据即可将大模型权重量化至1位的流程，兼容 vLLM 与 HuggingFace，支持多种后端和 LoRA/PEFT 微调，适合快速部署与实验极限量化。
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Linear API性能调优

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了一套全面的Linear API性能优化方案。它指导开发者如何通过消除N+1查询、使用缓存策略处理静态数据、通过Webhook实现缓存失效，以及将多次修改批量化为单次GraphQL请求，显著提升应用的响应速度和资源利用效率，适用于构建高并发、低延迟的系统。
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CPU/边缘本地大模型推理

llama-cpp
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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llama.cpp是一个纯C/C++编写的轻量级推理框架，专为在资源受限的设备上运行大型语言模型（LLM）而设计。它特别适用于没有高性能NVIDIA GPU（CUDA）的场景，非常适合Apple Silicon、AMD/Intel GPU以及边缘计算设备。通过支持GGUF量化，可以实现内存占用和推理速度的显著优化，支持本地跨平台部署。
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LLaMA 工厂指南

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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提供 llama-factory 的全面指南，通过 WebUI 无代码方式帮助微调大模型，涵盖 QLoRA/LoRA 量化、多模态和 HuggingFace 生态下的常见模型及调试技巧。
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模型量化部署助手

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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自动化提供模型量化部署的指导，涵盖工具使用、最佳实践以及面向推理、MLops 与监控的生产准备流程。
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高级Pandas数据处理专家

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Jeffallan/claude-skills
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本指南提供使用Pandas进行复杂数据分析、清洗和转换的专家级方法。涵盖向量化操作、高效合并、时间序列重采样、分组聚合和内存优化等高级技巧，旨在确保代码达到生产级质量，并实现严格的数据质量校验。
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量化金融模型与交易分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能模拟量化分析师的角色，提供构建复杂金融模型、回测交易策略和深入分析市场数据的能力。它涵盖了投资组合优化（如马可维茨模型）、关键风险指标（如VaR、夏普比率）的计算，以及统计套利等前沿领域。适用于需要进行严谨数据分析、回测和风险评估的量化金融专业人士。
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LLM 量化优化工具

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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使用 bitsandbytes 将 HuggingFace 大模型量化到 8 位或 4 位，显存降低 50%-75%，并兼容 QLoRA 以及 8 位优化器，适合显存受限时快速部署与训练。
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投资组合风险指标计算

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供一套全面的投资组合风险测量工具包，能够计算价值风险（VaR）、条件风险值（CVaR）、夏普比率、索提诺比率和回撤分析等核心指标。适用于金融领域的风险量化、风控体系构建、制定风险限额和监管报告。
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Salesforce开发最佳实践模式

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了构建健壮、可扩展Salesforce应用程序的专家级模式。内容涵盖使用Lightning Web Components (LWC) 构建响应式界面，并教授高级Apex实现。重点讲解了使用Handler模式实现批量化的触发器，有效防止递归和性能瓶颈，是编写高性能、可维护代码的关键。
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